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题名改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法
被引量：2
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作者
徐莲蓉
梁少华
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机构
长江大学计算机科学学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第4期173-180,共8页
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基金
国家科技重大专项(2021DJ1006)
湖北省科技示范项目(2019ZYYD016)。
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文摘
为了更有效地识别钢材表面的细小和复杂缺陷,提出一种改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法。首先,在原模型的Neck部分引入空间和通道重构卷积SCConv模块,提高模型对小尺度目标缺陷的识别能力;其次,将CA注意力机制模块融合到原始的Backbone中,使模型能够更好地关注目标缺陷的特征信息;接着,采用高效层聚合网络(RepGFPN)模块作为颈部网络,充分融合不同尺度的特征,提高特征融合能力;最后,引入轻量级上采样算子CARAFE,进一步提升模型的检测效果。实验结果显示,在公开的NEU-DET数据集上,改进后模型的平均精度均值(mAP)达到了81.1%,相较于原始YOLOv8模型,mAP提高了2.7%,精确率提升了3.9%。与此同时,在GC10-DET数据集上的实验也表明改进模型具有良好的鲁棒性,证明了所提算法能够有效地完成钢材表面缺陷的检测任务。
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关键词
钢材表面缺陷
缺陷检测
YOLOv8算法
坐标注意力机制
高效层聚合网络
识别能力
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Keywords
steel surface defect
defect detection
YOLOv8 algorithm
coordinate attention mechanism
high-efficiency layer aggregation network(repgfpn)
recognition ability
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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